﻿<div id="principal">
<p><strong>Juvêncio Santos Nobre</strong> -  <a href="http://www.ime.usp.br/~juvencio/">http://www.ime.usp.br/~juvencio/</a> </p>
<pUniversidade Federal do Ceará - UFC</p>
</font>




<ul style="text-align: justify;">

<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Título:</strong>
</font>
</li>
<p>Testes para Componentes de Variância em Modelos Lineares Mistos Baseados em Estatísticas U</p>
<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Resumo:</strong>
</font>
</li>
<div id="resumo">
<p>Propomos decomposições de estatísticas U para obter testes para componentes de variância em modelos lineares mistos. As distribuições assintóticas das estatísticas de testes sob a hipótese nula são obtidas supondo apenas a existência do quarto momento do erro condicional e do segundo momento dos efeitos aleatórios. Isso permite sua utilização em uma classe bastante ampla de distribuições. Usando argumentos de contiguidade e sob a suposição adicional de existência do quarto momento dos efeitos aleatórios, obtemos também a distribuição assintótica das estatísticas sob uma sequência de hipóteses alternativas locais. Comparamos a eficiência dos testes propostos com aqueles dos testes clássicos, obtidos sob suposição de normalidade, por meio de estudos de simulação. Por fim, utilizamos o teste proposto em um exemplo de aplicação, em que a suposição de normalidade não é razoável.</p>
</div>

<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Title:</strong>
</font>
</li>
<p>U-Tests for Variance Components in Linear Mixed Models</p>
<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Abstract:</strong>
</font>
</li>
<div id="resumo">
<p>We propose a U-statistics-based test for null variance components in linear mixed models and obtain its asymptotic distribution (for increasing number of units) under mild regularity conditions that include only the existence of the second moment for the random effects and of the fourth moment for the conditional errors. We employ contiguity arguments to derive the distribution of the test under local alternatives assuming additionally the existence of the fourth moment of the random effects. Our proposal is easy to implement and may be applied to a wide class of linear mixed models. We also consider a simulation study to evaluate the behaviour of the U-test in small and moderate samples and compare its performance with that of exact F-tests and of generalized likelihood ratio tests obtained under the assumption of normality. A practical example in which the normality assumption is not reasonable is included as illustration.</p>
</div>

</ul>
</div>
